在机器学习建模过程中，选择合适的超参数对于模型性能至关重要。其中，网格搜索（Grid Search）作为一种常见的超参数调优方法，因其实现简单、逻辑清晰而被广泛使用。然而，随着模型复杂度和数据规模的不断提升，人们开始质疑：网格搜索真的能找到最优超参数吗？
首先，我们需要明确什么是网格搜索。它是一种穷举式搜索方法，通过在预定义的超参数空间中逐一尝试所有可能的组合，并评估每组参数下的模型表现，最终选择表现最好的一组作为“最优”超参数。这种方法看似全面，实则存在诸多限制。
其一，计算成本高昂。网格搜索的时间复杂度随着超参数数量呈指数级增长。例如，若一个模型有5个超参数，每个参数各有10个候选值，则总共需要训练并评估10^5 = 100,000次模型。对于大型数据集或复杂模型而言，这种计算负担往往难以承受。
其二，网格搜索无法保证真正找到全局最优解。由于其依赖于手动设定的搜索范围和步长，若初始设定不合理（如范围过小或步距过大），极有可能错过真正的最优区域。此外，许多超参数之间并非独立影响模型性能，而是存在复杂的交互作用，网格搜索难以捕捉这些非线性关系。
其三，随着自动化机器学习（AutoML）的发展，出现了更高效的替代方案，如随机搜索（Random Search）、贝叶斯优化（Bayesian Optimization）以及基于梯度的优化方法。研究表明，在相同资源条件下，随机搜索往往比网格搜索更高效；而贝叶斯优化则能在更少迭代次数内逼近最优解，尤其适用于高维、昂贵的优化问题。
因此，尽管网格搜索在理论层面提供了系统化的调参思路，但在实际应用中其有效性受到诸多限制。对于追求高效、精准模型优化的开发者而言，结合现代优化算法与经验判断，或许才是更明智的选择。